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关于使用规范术语的说明
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作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2024年第5期433-433,共1页
请在稿件中使用规范化的名词术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 术语 名词术语 规范术语 加括号
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作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2010年第7期533-533,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 医学 期刊 使用规范术语 说明 编辑部
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3
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2012年第6期478-478,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 《北京医学》 期刊 编辑部 作者 规范术语
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关于使用规范术语的说明
4
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2013年第7期560-560,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 《北京医学》 期刊 编辑部 作者 规范术语
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5
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2014年第4期260-260,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 编辑部 作者 稿件 规范术语
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关于使用规范术语的说明
6
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2009年第11期662-662,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 医学 稿件 原文 使用规范术语
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7
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2010年第11期919-919,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的.可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 《北京医学》 期刊 稿件 使用规范术语 汉文术语 编辑部
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关于使用规范术语的说明
8
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2010年第5期399-399,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 使用规范术语 稿件 符号 编辑部
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9
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2015年第10期983-983,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 使用规范术语 稿件 编辑部 作者
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10
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2014年第3期232-232,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 编辑部 编辑工作 作者 规范术语
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11
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2010年第10期781-781,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 《北京医学》 期刊 编辑部 规范术语
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关于使用规范术语的说明
12
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2013年第9期814-814,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 编辑部 编辑工作 作者 使用规范术语
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关于使用规范术语的说明
13
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2013年第1期6-6,共1页
请在稿件中使用规范化的名次术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 《北京医学》 期刊 编辑工作 规范术语
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14
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2021年第11期1080-1080,共1页
请在稿件中使用规范化的名词术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 术语 名词术语 规范术语 加括号
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15
作者 本刊编辑部 《北京医学》 CAS 2022年第5期445-445,共1页
请在稿件中使用规范化的名词术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。
关键词 术语 名词术语 规范术语 加括号
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中医心理学术语规范化及术语字典构建研究
16
作者 周霞继 张润顺 +1 位作者 卢粤霞 汪卫东 《中国中医药图书情报杂志》 2024年第5期23-27,共5页
构建《中医心理学术语字典》,为中医心理学临床诊疗数据挖掘分析提供可参考的规范化术语。通过文献调研、专家咨询的方式获得心理学相关标准,选取其中对症状、病因病机、辨证分型、治法、方药等有明确定义的10部书籍作为原始术语的来源... 构建《中医心理学术语字典》,为中医心理学临床诊疗数据挖掘分析提供可参考的规范化术语。通过文献调研、专家咨询的方式获得心理学相关标准,选取其中对症状、病因病机、辨证分型、治法、方药等有明确定义的10部书籍作为原始术语的来源,确定《中医心理学术语字典》分类框架,参照《国际疾病分类第十一次修订本(ICD-11)》及相关国家标准、教材等权威文献整理并规范每类术语,并构建各类术语的首选术语与其他术语的映射。结果显示,形成了由2类15个子类3 056条术语组成的《中医心理学术语字典》,实现了术语编码,其中独特的心理学术语有1 030条,如“百合病”“脏躁病”等。每类术语形成以首选术语为核心,每个术语包括原始术语来源、原始术语、规范后术语、首选术语、首选术语定义、首选术语定义来源6个属性,具有支持数据采集、数据检索、挖掘模型形成、病历模板生成等功能。本研究首次构建了分类比较全面的中医心理学相关术语字典,包括中医及现代医学术语,可满足临床数据向科研数据转化的实际需求,并用于支撑临床电子病历数据采集、数据挖掘分析、新知识发现等。 展开更多
关键词 中医心理学 术语规范 术语字典
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中国古籍“赋”体名称英译中的术语关联和术语规范
17
作者 曾丽馨 《甘肃高师学报》 2024年第3期40-47,共8页
文章以中国古籍赋体名称中术语“赋”的英译为研究对象,以术语关联为翻译指导,在系统梳理“赋”体名称英译研究的基础上,通过翻译过程中中西术语的关联,探讨“赋”在中国古籍名称中的规范英译。研究结果表明:为了实现术语翻译的规范性... 文章以中国古籍赋体名称中术语“赋”的英译为研究对象,以术语关联为翻译指导,在系统梳理“赋”体名称英译研究的基础上,通过翻译过程中中西术语的关联,探讨“赋”在中国古籍名称中的规范英译。研究结果表明:为了实现术语翻译的规范性和系统性,应音译“赋”为“fu”;对于赋体名称,则依据名称及文本内容,采用以“音译+直译”为主,换译、补译、类译、减译和概译为辅的翻译方式。 展开更多
关键词 赋体名称 英译 术语关联 术语规范
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花卉术语变体与商业术语规范
18
作者 扎西桑珠 Mercè Lorente 徐颖丰 《中国科技术语》 2024年第2期64-72,共9页
文章基于交际术语理论(Communicative Theory of Terminology,TCT),将鲜切花作为单独的行业与其他相近领域区分开,调研并描述了该领域的术语使用情况与需求,并通过市场调研和分析进一步探寻商业领域术语规范的基本方向。作为与大众生活... 文章基于交际术语理论(Communicative Theory of Terminology,TCT),将鲜切花作为单独的行业与其他相近领域区分开,调研并描述了该领域的术语使用情况与需求,并通过市场调研和分析进一步探寻商业领域术语规范的基本方向。作为与大众生活、贸易及市场息息相关的专业领域,切花领域的术语规范需求不同于科学领域、工业层次以及语言层次。作为一种特殊的综合商业领域,鲜切花领域的术语规范显示出其重要性,尤其是在提高市场交易效率和优化服务质量方面。在探索如何规范商业领域的术语时,不仅需要考虑不同市场的术语需求,还要考虑交际场合的差异,并寻找术语准确性和交际性的平衡点。 展开更多
关键词 交际术语理论 花卉术语 鲜切花 术语规范 商业术语
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“关于茶的术语的总称”术语定名与规范探析
19
作者 喻鑫荣 《福建茶叶》 2024年第4期159-161,共3页
近年来,学者们对于茶学领域的术语研究关注度不断增高,然而,对于领域内用于指称“关于茶的术语的总称”这一概念的最基本的术语都没有得到统一,这无疑会阻碍领域内信息交流,不利于茶产业发展。因此,本文将尝试梳理在科学文本中用于指称... 近年来,学者们对于茶学领域的术语研究关注度不断增高,然而,对于领域内用于指称“关于茶的术语的总称”这一概念的最基本的术语都没有得到统一,这无疑会阻碍领域内信息交流,不利于茶产业发展。因此,本文将尝试梳理在科学文本中用于指称这一概念的同义术语,如“茶文化术语”“茶术语”“茶叶术语”“茶业术语”等,并尝试对其统一与规范提出建议,以改善术语混乱的局面。 展开更多
关键词 茶学 术语 术语规范 同义术语
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基于BERT的术语使用规范度自动检测研究
20
作者 张庆国 薛德军 《信息技术与信息化》 2024年第6期32-37,共6页
术语使用规范度人工检测方法存在领域知识障碍,其效率和准确率低。利用BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型捕捉文本语义和结构特征,将自然语言表述的文字组合映射到高维向量空间,可使用向量间的相似性... 术语使用规范度人工检测方法存在领域知识障碍,其效率和准确率低。利用BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型捕捉文本语义和结构特征,将自然语言表述的文字组合映射到高维向量空间,可使用向量间的相似性衡量文字组合间的相似性。通过与原始术语向量在一定阈值下的相似性比对,实现了实时变化的文本流中术语使用规范度的自动检测。在包含5万个术语的数据集上进行测试,准确率为0.912 4,F1值为0.913 5。所提出的方法达到了工程化应用的程度,且与领域知识无关。 展开更多
关键词 BERT 术语使用规范 相似性计算 双指针滑动窗口 池化策略
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